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Enregistrement W4404888299 · doi:10.61796/ejcblt.v1i8.967

THE JUDICIAL MECHANISM IN RESOLVING AIR CONSUMER DISPUTES: A CRITICAL ANALYSIS OF CHALLENGES AND SOLUTIONS IN THE IRAQI SYSTEM

2024· article· en· W4404888299 sur OpenAlexaboutno aff
Mahmood Shaker Abood

Notice bibliographique

RevueJournal of Contemporary Business Law & Technology Cyber Law Blockchain and Legal Innovations · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Law and Aviation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMechanism (biology)Political scienceLaw and economicsLawSociologyEpistemologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study addresses the judicial mechanisms available for resolving consumer disputes in the field of air transport in Iraq, through a critical analysis of the challenges hindering the protection of passenger rights when disputes arise with airlines. Given the rapid developments in the global air transport sector, the judiciary becomes a vital tool for ensuring justice and protecting consumer rights. However, the Iraqi judicial system faces several challenges that hinder the swift and fair achievement of justice in this field. The main challenges consumers face in air transport include high litigation costs, the complexity of legal procedures, long waiting periods in courts, and the difficulty of proving fault against airlines, especially due to the lack of complex technical evidence. Furthermore, the lack of legal awareness among passengers about their rights makes it more difficult for them to claim compensation or defend their rights in court. These problems have been exacerbated by Iraq's failure to adopt the 1999 Montreal Convention, which strengthens consumer protection in the field of international air transport. The study aims to assess these mechanisms and offer solutions to improve the efficiency of the Iraqi judicial system in line with international standards. The study is based on a review of the relevant legal provisions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,158

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0110,021
Communication savante0,0140,016
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0090,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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